Parametry

Co to są parametry w modelu obliczeniowym? #

W modelu obliczeniowym parametr to zmienna lub dane wejściowe, które mogą być zmieniane w celu zbadania zachowania systemu, który jest modelowany. System może być czymkolwiek od procesu lub zjawiska fizycznego, przez urządzenie mechaniczne po system biologiczny. Parametry są kluczowymi składnikami modelu obliczeniowego, ponieważ wpływają na wynik symulacji.

Parametr może reprezentować właściwość fizyczną systemu, taką jak masa, lepkość czy temperatura. Może również reprezentować warunki środowiskowe, takie jak ciśnienie czy przepływ. Parametry mogą także reprezentować założenia modelu, takie jak geometria systemu lub rodzaj działających na niego sił.

Co to są parametry w mUQSA? #

W kontekście mUQSA parametr to zmienna lub dane wejściowe modelu, które mogą być zmieniane w określonym zakresie zgodnie z pewnym rozkładem. Zbiór takich parametrów stanowi przestrzeń wielowymiarową definiującą niepewność wejściową modelu. Aby przeprowadzić kwantyfikację niepewności i analizę wrażliwości modelu, przestrzeń parametrów jest próbkowana, a propagacja niepewności mierzona jest zgodnie z jedną z dostępnych metod.

Każdy parametr w mUQSA charakteryzuje się swoją nazwą, typem, rozkładem oraz dolną i górną granicą. Nazwa to ciąg znaków identyfikujący parametr, podczas gdy typ określa typ danych parametru (np. liczba całkowita, zmiennoprzecinkowa lub ciąg znaków). Rozkład definiuje rozkład prawdopodobieństwa wartości parametru w przestrzeni parametrów. Wreszcie, dolna i górna granica stanowią twarde ograniczenia dla wartości danego parametru. mUQSA dostarcza szereg wbudowanych rozkładów, w tym jednorodny, normalny, trójkątny, itp.

mUQSA obsługuje kilka algorytmów próbkowania z użyciem metod Quasi Monte Carlo, Stochastic Collocation i Polynomial Chaos Expansion. Te algorytmy, bazujące na rozkładach wejściowych i zdefiniowanych granicach, generują zestaw kombinacji parametrów do modelu obliczeniowego. Następnie model jest oceniany tyle razy, ile zostało wygenerowanych kombinacji. W ostatnim kroku dane wyjściowe z ocen są zbierane do analizy.

Podczas przeprowadzania UQ i SA modelu obliczeniowego przydatne może być pojęciowe rozróżnienie między regularnymi parametrami wejściowymi a parametrami konfiguracji modelu. W odróżnieniu od parametru wejściowego, który zazwyczaj jest próbkowany z relatywnie szerokiego zakresu wartości, parametr konfiguracji jest ustalony na określoną wartość lub jego możliwość zmiany jest znacznie ograniczona. Ta dywersyfikacja pozwala nam skupić się na zmienności wejścia, nie tracąc możliwości zbadania, jak różne opcje dla rzadko zmienianych ustawień modelu wpływają na wyniki.